Sub-pixel geometry image super-resolution algorithm

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2010.05.032

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Sub-pixel geometry image super-resolution algorithm

更新时间：2025-09-01

- Sub-pixel geometry image super-resolution algorithm
- Vol. 36, Issue 5, Pages: 795-798(2010)
- 作者机构：
  
  1. 1:大连理工大学电子与信息工程学院
  2. 2:空军航空大学
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2010.05.032
  CLC：
- Published：2010
- 稿件说明：
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Sub-pixel geometry image super-resolution algorithm[J]. 2010, 36(5): 795-798.
DOI：

Sub-pixel geometry image super-resolution algorithm[J]. 2010, 36(5): 795-798. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2010.05.032.

摘要

随着光学成像到光电数字成像的转变

如何提高CCD的几何分辨率已成为研制高分辨光电成像系统亟待解决的问题。从研究现状入手

给出了现有算法并指出不足之处`

建立了亚像元超分辨成像数学模型

提出了亚像元的CCD几何超分辨方法:将两片线阵CCD集成在同一器件中

在线阵方向上错开半个像元

同时读出时间减半

最终交织重组图像数据

合成高分辨率图像。利用MATLAB软件对双线性插值方法及亚像元成像方法进行了仿真

并定性定量地分析了两种方法的效果。结果表明:亚像元方法合成图像分辨率约为低分辨率图像的2倍

且两组仿真图像中的峰值信噪比比双线性插值图像分别高出1.4864dB和2.2070dB

该方法可以显著地减轻欠采样引起的图像模糊

且实时性优于双线性插值方法。

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